PySpark：TypeError：条件应该是字符串或列

Posted 2023-04-17

【中文标题】PySpark：TypeError：条件应该是字符串或列

【英文标题】：PySpark: TypeError: condition should be string or Column

【发布时间】：2016-10-05 17:27:11

【问题描述】：

我正在尝试过滤基于如下的 RDD：

spark_df = sc.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.filter(lambda r: str(r['target']).startswith('good'))
spark_df.take(5)

但出现以下错误：

TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-8-86cfb363dd8b> in <module>()
      1 spark_df = sc.createDataFrame(pandas_df)
----> 2 spark_df.filter(lambda r: str(r['target']).startswith('good'))
      3 spark_df.take(5)

/usr/local/spark-latest/python/pyspark/sql/dataframe.py in filter(self, condition)
    904             jdf = self._jdf.filter(condition._jc)
    905         else:
--> 906             raise TypeError("condition should be string or Column")
    907         return DataFrame(jdf, self.sql_ctx)
    908 

TypeError: condition should be string or Column

知道我错过了什么吗？谢谢！

【问题讨论】：

这里有一个完美的答案;)

【参考方案1】：

DataFrame.filter 是DataFrame.where 的别名，它需要一个表示为Column 的SQL 表达式：

spark_df.filter(col("target").like("good%"))

或等效的 SQL 字符串：

spark_df.filter("target LIKE 'good%'")

我相信您在这里尝试使用RDD.filter，这是完全不同的方法：

spark_df.rdd.filter(lambda r: r['target'].startswith('good'))

并且不能从 SQL 优化中受益。

【参考方案2】：

我已经经历过这个并决定使用 UDF：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import BooleanType

filtered_df = spark_df.filter(udf(lambda target: target.startswith('good'), 
                                  BooleanType())(spark_df.target))

更易读的是使用普通函数定义而不是 lambda

【参考方案3】：

将数据帧转换为rdd。

spark_df = sc.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.rdd.filter(lambda r: str(r['target']).startswith('good'))
spark_df.take(5)

我认为它可能有效！

【讨论】：

它肯定会起作用。但是数据框提供的优化将会丢失